Pertanyaan yang diberi tag «model-selection»

Saya bertanya-tanya, apakah ada heuristik pada sejumlah fitur versus jumlah pengamatan. Jelas, jika sejumlah fitur sama dengan jumlah pengamatan, model akan sesuai. Dengan menggunakan metode jarang (LASSO, elastic net) kita dapat menghapus beberapa fitur untuk mengurangi model. Pertanyaan saya adalah (secara teoritis): sebelum kita menggunakan metrik untuk menilai pemilihan model, …

17 feature-selection  model-selection 

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Ada beberapa pendekatan pemilihan fitur / pemilihan variabel (lihat misalnya Guyon & Elisseeff, 2003 ; Liu et al., 2010 ): metode filter (misalnya, berbasis korelasi, berbasis entropi, berbasis kepentingan hutan acak), metode pembungkus (misalnya, pencarian maju, pencarian mendaki bukit), dan metode tertanam di mana pemilihan fitur adalah bagian dari pembelajaran …

10 feature-selection  performance  model-selection 

Saya mengerti bagaimana Model Markov Tersembunyi digunakan dalam sekuens genom, seperti menemukan gen. Tapi saya tidak mengerti bagaimana membuat model Markov tertentu. Maksud saya, berapa banyak negara yang seharusnya dimiliki oleh model? Berapa banyak kemungkinan transisi? Haruskah model memiliki loop? Bagaimana mereka tahu bahwa model mereka optimal? Apakah mereka membayangkan, …

10 machine-learning  model-selection  hyperparameter  markov 

Saya sudah membaca penjelasan konvolusi dan memahaminya sampai batas tertentu. Adakah yang bisa membantu saya memahami bagaimana operasi ini berhubungan dengan konvolusi dalam Jaring Saraf Konvolusional? Apakah fungsi seperti filter gyang menerapkan bobot?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Katakanlah Model dilatih pada tanggal dt 1dt1dt1 menggunakan data berlabel yang tersedia, dibagi menjadi pelatihan dan uji yaitu t r a indt 1trSebuahsayandt1train_{dt1}, t e stdt 1testdt1test_{dt1}. Model ini kemudian digunakan dalam produksi dan membuat prediksi pada data baru yang masuk. BeberapaXXX hari berlalu, dan ada banyak data berlabel yang …

8 machine-learning  cross-validation  model-selection  data-product 

Jika saya mengerti dengan benar, nested-CV dapat membantu saya mengevaluasi model dan proses penyetelan hyperparameter apa yang terbaik. Loop dalam ( GridSearchCV) menemukan hyperparameter terbaik, dan loop outter ( cross_val_score) mengevaluasi algoritma tuning hyperparameter. Saya kemudian memilih yang tuning / model combo dari loop luar yang meminimalkan mse(Saya sedang melihat …

8 python  scikit-learn  cross-validation  model-selection